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质量管理学 第三篇 质量管理工具 质量管理学 第八章 常用质量管理工具 质量管理学 分层法 排列图法 因果图法 调查表法 直方图法 散布图法 控制图法 因果图 控制图 直方图 排列图 散布图 质量管理学 例1：在磨床上加工某零件外圆，由甲乙两工人操作 各磨100个零件，其产生废品45件，试分析废品产生的原 因。 甲乙合计 100100200 光洁度不合格213 椭圆 度超标准123 锥 度 不合格31821 碰 伤17118 小 计232245 质量管理学 分析: n若只对工人、不对不合格原因进行分层：则两 工人的废品率相差无几，找不出重点。 n若只对不合格原因，不对工人进行分层：则会 得到主要因素为：锥度不合格、碰伤。 n对工人及不合格原因分层后：甲工人主要因素 为碰伤；乙工人主要因素为锥度不合格。 质量管理学 例2：齿轮箱盖漏油的现象分析 n在某产品装配过程中，经常发现齿轮箱 盖漏油的现象，为解决该问题，对该工 艺进行了现场调查，收集数据n=50； 漏油数f=19；试用分层法找出影响产品 质量的原因。 质量管理学 分析 ： n1 、造成漏油的原因有两个 n （1）齿轮箱密封垫是由甲、乙两厂分别供给的 n （2）涂粘结剂的工人A、B、C操作方法不同 n 2 、分别对操作者和齿轮箱垫供货单位分层，得 到如下结果： 质量管理学 操作者分层表 工人漏油不漏油漏油率（%） A61332 B3925 C10953 合计193138 供货厂漏油不漏油漏油率（%） 甲111444 乙81732 合计193138 齿轮箱垫供货单位分层表 质量管理学 5 再次分析原因：只是单纯地分别考虑不同工人 ，不同供应厂造成的漏油情况，而没有进一步 考虑不同工人用不同供应厂提供的齿轮箱垫造 成的漏油情况，即由于没进行更细致的综合分 析造成的。因此，需作综合分层。 3 措施：采用乙厂的齿轮箱垫，工人B的操作方法 4 效果：漏油率不但未降低，反而增加了 质量管理学 综合分层表 齿轮 箱垫 计 甲乙 A漏606 不漏21113 B漏033 不漏549 C漏5510 不漏729 计漏11819 不漏141731 合计252550 供货厂 操作者 质量管理学 结论： 使用甲厂齿轮箱垫时B的操 作方法好， 使用乙厂的齿轮箱垫 时A的操作方法好。 采用措施后 漏油率大大降低。 质量管理学 o操作者 o机器设备 o原材料 o操作方法 o不同的时间 o不同的检验手段 o废品的缺陷项目 常用质量管理工具 8.1 分层法 n概念 分层法又称分类法，即：把收集来的原始质量数据，按照一定 的目的和要求加以分类整理，以便分析质量问题及其影响因素的 一种方法。 n原则 n关键 应使同一层内 的数据波动幅度尽 可能小，而层间的 差距尽可能大。 质量管理学 常用质量管理工具 8.2 排列图法 排列图又叫帕累托图（pareto diagram）, 其原理是意大利经济学家帕累托在分析社会财 富分布状况时得到的“关键的少数和次要的多 数”的结论。 20%人占有80%的财富 概念将因素按影响产品质量的程度大小，用条形图由高到 低顺序排列，从而找出主要因素的方法。 质量管理学 任何事物都遵循“少数关键多数次要”的客观规律。如果找 到了关键的所在,质量改进的目标就会一目了然。 美国质量管理专家朱兰 研究任何过程，如果是存在着两个以上矛盾过程的话， 就要用力找出它的主要矛盾，捉住了这个主要矛盾，一切问题 就迎刃而解了 毛泽东 质量管理学 排列图应用ABC分析法 质量管理学 常用质量管理工具 8.2 排列图法 n针对问题收集一定时间的数据； n将数据按频数从大到小排列，并计算各自所占比率 （频率）和累计比率（累计频率）； n以左侧纵坐标为频数，横坐标按频数从大到小用条 状块依次排列；以右侧纵坐标为累计频率，绘制累 计频率曲线。 n找出主要因素。按累计百分比将影响因素分为三类 ： 080%为A类因素，主要因素； 80%90%为B类因素，次要因素； 90%100%为C类因素，一般因素。 质量管理学 例3： 某印染企业织物染疵统计表 影响因素疵品数（匹 ） 累计数（ 匹） 比率（%）累计比率 （%） 色差606050.050.0 色渍359529.279.2 污渍1210710.089.2 色点81156.695.8 脆损31182.598.3 破洞21201.7100 合计120100.0 质量管理学 织物染疵排列图 频数（匹） 2 50 25 色差 色渍 污渍 色点 脆损 破洞 影响质量因素 79.2 100 75 50 120 90 30 60 35 12 8 60 3 频率（%） 89.2 95.8 98.3 质量管理学 例4: 为分析某厂加工曲轴报废上升的原因，对222件废 品进行了分类统计，试找出主要影响因素。 解：收集资料。整理计算。 100.0 100.02.7222 97.30.9216 96.41.3214 95.12.2211 92.98.6206 84.314.0187 70.370.3156 222 总计 6 其他 7 2 轴颈表面伤痕 6 3 曲拐半径小 5 5 轴向尺寸超差 4 19 动平衡超差 3 31 开档大 2 156 曲轴轴颈尺寸小 1 累计频率频率累计频数频数(件)原 因序号 质量管理学 绘制排列图 1 2 3 4 5 6 其他 频 数( 件) 频 率 (%) A类 B类C类 80 90 100 0 40 80 120 160 200 25 50 75 分析主次因素 质量管理学 8.2 排列图法 注意事项 （1）要做好因素的分类。 （2）主要因素不能过多。 （3）数据要充足。 （4）适当合并一般因素。 （5）合理选择计量单位。 （6）重画排列图以作比较。 排列图法的适用范围 改进任何问题都可以使用排列图法，适用 于各行各业以及各个方面的工作改进活动。 质量管理学 分层法与排列图的结合 质量管理学 常用质量管理工具 n8.3 因果分析图法 n 概念 也叫特性因素图/鱼刺图/石川图，是整理和分析影 响质量（结果）的各因素之间的一种工具。 形象地表示了探讨问题的思维过程，通过有条理地 逐层分析，可以清楚地看出“原因-结果” “手段-目标”的关系，使问题的脉络完全显示出 来。 质量管理学 常用质量管理工具 8.3 因果分析图法 基本格式：由特性，原因，枝干三部分构成。 首先找出影响质量问题的大原因，然后寻找到大原因 背后的中原因，再从中原因找到小原因和更小的原因 ，最终查明主要的直接原因。 质量管理学 因果分析图的编制步骤 n 绘制因果分析图最一般的方法是“大枝展开法”，这种方法是从大枝 到中枝、从中枝到小枝，按此次序提出各种要因，这样往往可以将各种 因素限制在预先确定的框框内，容易形成小而整齐的因果图。因果分析 图的具体绘制一般按照下述步骤进行： 质量管理学 汽车失控 胎 瘪 钉子石头 爆胎玻璃 路 滑 油冰 雨雪 药物影响 嗜 睡 司机差错 训练不足 反应慢 鲁 莽 机械故障 系杆断裂加速器失灵 刹车失灵 刹车片磨损 润滑不良 8.3 因果分析图法 例5：汽车失控的因果图 质量管理学 例6：复印机复印不清楚的因果图 新旧程度 精神不集中 复印不 清楚 使用人员 操作速度 药液 液量 颜色深浅 原稿 保管时间 污染 清晰度 书写整齐 强度 卷曲度 复印机 滚筒转动不灵活 灯泡亮度 使用时间 干净度 复印纸 纸质量 感光度 保管方法 保管时间 复印法 放纸方式 环境 干燥时间 房间不洁 手不洁 稿纸质量 质量管理学 热处理为 什 么 曲 轴 轴 颈 尺 寸 小 硬度不一致 操作者 教育 没进行 没记住 机床 未及时修 正砂轮 工艺纪 律松弛 平衡块 松动 震动大 控制机构 的灵敏性 电器 失灵 材料 材质不 合规格 量具校正无标准轴 测量方法 环境 测量器 具配置 操作者未用读数量具 测头不干净 测量仪 器精度 操作 规格 无作业标准 加工件 温度高 进给 量大 有杂质 切削液 浓度低 （1）找出关键因素用方框括起来，作为改进重点，且该原因应该是具体的，以便能 采取措施。 （2）对关键因素采取措施后，再用排列图检验其效果，也可先用排列图找出重点。 （3）因果图是一种枚举法，故在分析原因时，要集思广益，力求分析结果无一遗漏 。 质量管理学 常用质量管理工具 12.3 因果分析图法 注意事项 （1）问题尽量具体、明确、有针对性 （2）集思广益 （3）分析到能采取具体措施为止 （4）主要原因的确定 （5）对关键因素采取措施 质量管理学 常用质量管理工具 8.4 调查表法 概念 n调查表法是利用统计表来进行数据整理和粗略原因 分析的一种方法，也叫检查表法或统计分析表法。 n统计分析表是最为基本的质量原因分析方法，也是 最为常用的方法。在实际工作中，经常把统计分析 表和分层法结合起来使用，这样可以把可能影响质 量的原因调查得更为清楚。需要注意的是，统计分 析表必须针对具体的产品，设计出专用的调查表进 行调查和分析。 质量管理学 常用质量管理工具 8.4 调查表法 常用类型 （1）缺陷位置调查表。 （2）不良项目调查表。 （3）不良原因调查表。 质量管理学 缺陷位置调查表 l若要对产品各个部位的缺陷情况进行调查，可将产品的草图或展 开图画在调查表上，当某种缺陷发生时，可采用不同的符号或颜 色在发生缺陷的部位上标出。若在草图上划分缺陷分布情况区域 ，可进行分层研究。分区域要尽可能等分。缺陷位置调查表的一 般格式可参照下表绘制。 质量管理学 缺陷位置调查表 地点 检查部位行李表面 工序到达检查者 调查目的行李损坏调查数目总计 备注 检查时间2000/12/012001/03/30 质量管理学 不良项目调查表 l不合格品统计调查表用于调查产品质量发生了哪些不良情况及其 各种不良情况的比率大小。以内燃机车修理厂柴油机总装工段一 次组装不合格的返修为例，如表所示。 质量管理学 不良原因调查表 l要弄清楚各种不良品发生的原因，就需要按 设备、操作者、时间等标志进行分层调查， 填写不良原因调查表。 练漂不良品原因调查表 不良品原因 模号 白度欠佳毛效欠佳强 损 A B C 正 一 正 一 正 正 小 计 质量管理学 常用质量管理工具 8.5 直方图（histogram）法 概念 n 从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的 数据进行整理，从而找出数据变化的规律，以 便测量工序质量的好坏。 质量管理学 直方图基本格式 质量管理学 8.5 直方图（histogram）法 作图步骤 （1）收集数据（例12.3） （2）求极差R=Xmax-Xmin （3）确定分组的组数K和组距h=R/K （4）确定各组界限（注意第一组的上下界） （5）制作频数分布表。 （6）画直方图。 （7）在直方图的空白区域，记上有关的数据的资料。 数据个数N分组数K一般使用K 50 1006 10 100 2507 1210 250以上10 20 质量管理学 例题：某场测量钢板厚度，尺寸按标准要求为60.4mm，现从生产批量中 抽取100个样本进行测量，测出的尺寸见表，试画出直方图。 6.03 5.89 5.97 6.05 6.45 6.12 6.18 6.10 5.95 5.95 5.95 5.94 6.07 6.00 5.85 5.86 5.84 6.08 6.24 5.97 6.13 5.80 5.90 5.93 5.78 5.80 6.14 5.56 6.17 5.97 6.13 5.80 5.90 5.93 5.78 5.86 5.84 6.08 6.24 5.61 5.95 5.94 6.07 6.00 5.75 6.12 6.18 6.10 5.95 5.95 尺 寸 5.95 5.94 6.07 6.02 5.75 5.96 6.06 6.25 5.89 5.839 5.89 5.91 6.00 6.21 6.088 5.87 5.63 5.80 6.12 6.327 5.92 5.92 5.75 6.05 5.946 6.42 6.13 5.71 5.96 5.785 6.19 6.11 5.74 5.96 6.174 5.71 5.75 5.96 6.19 5.703 6.01 6.04 5.88 5.92 6.152 5.77 6.27 5.93 6.08 6.031 尺 寸 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 质量管理学 （1）收集数据：一般取n=100个左右。 （2）找出数据的最大最小值。 xmax=6.45； xmin=5.56；极差 R xmaxxmin=6.455.560.89 （3）确定组数K与组距h。 组数K的确定可以根据下表。本例中K取10 数据个数N分组数K一般使用K 50 1006 10 100 2507 1210 250以上10 20 组距h=（RK）（0.8910）0.09 质量管理学 第一组的上界值为：5.555+0.09=5.645 （4）确定组界值：取测定单位的1/2，然后用最小值减去测量单位的1/2， 作为第 一组的下界值，加上组距作为第一组的上界，也是第二组的 下界。依次得到所有组的组界值。 （5）记录各组中的数据，计算各组的中心值，整理成频数表。 第二组的上界值为：5.645+0.09=5.735 质量管理学 组号组界值组中值频数变换后组中值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 5.5555.645 5.6455.735 5.7355.825 5.8255.915 5.9156.005 6.0056.095 6.0956.185 6.1856.275 6.2756.365 6.3656.455 5.60 5.69 5.78 5.87 5.96 6.05 6.14 6.23 6.32 6.41 2 3 13 15 26 15 15 7 2 2 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 -8 -9 -26 -15 0 15 30 21 8 10 32 27 52 15 0 15 60 63 32 50 频 数 表 总计10026346 质量管理学 N=100 X=5.983 S=0.166 25 20 15 10 5 0 频 数 5.60 5.69 5.78 5.87 5.96 6.05 6.14 6.23 6.32 6.41 钢 板 厚 度 直 方 图 组限 （6）根据频数表画出直方图。 质量管理学 8.5 直方图（histogram）法 常用质量管理工具 质量管理学 直方图的观察与分析: 一个有经验的质量管理人员，往往可以凭 经验，对直方图的直接观察，来判断质量变化 状况和生产过程是否发生异常。 在观察直方图时，应从整个直方图的大体 形状着眼，通常需要注意到两个方面： 1）观察直方图的形状 2）与质量标准对比 质量管理学 几种常见的直方图形状 质量管理学 特点是中间高两边逐渐降低，近似对称。 可判断工序运行正常，生产处于稳定状态。 质量管理学 可能原因： 1）过程只设定了上层公差限 例如： 1）食品中对有害元素的限量 可能原因： 1）过程只设定了下层公差限 例如： 1）产品的耐压力 但是也有技术上的原因造成的偏态。 如由加工习惯造成的对孔的加工，特性值往往偏小，易出现左偏型； 对轴的加工特性值往往偏大，易出现右偏型。 一般有形位公差要求（只控制一侧界限）的特性值分布、计数值的分布往往呈偏向性， 这属于正常的情况。 质量管理学 v可能原因： n 1）数据来源于两个不同的总体 v例如： n 1）将两个工人的产品混成一批 n 2）使用了两批不同的原料来加工 质量管理学 v可能原因： n 1）对产品分组过多 n 2）测量时读数有误、或测量仪器精度不够 等造成的。 质量管理学 v可能原因： n 1）过程能力低 n 2）生产过程中有缓慢变化的原因 n 3）剔除不合格品的分布状态 表示：一批低质量的产品 例如： 1）刀具磨损 2）设备温度缓慢上升 质量管理学 v可能原因： 1）工序过程中发现了操作失误 2） 原料混杂 3） 短时间内替岗 4） 量测错误 质量管理学 直方图分析: 直方图的形状可概括为正常型和异常型两类，正 常型的直方图应该是左右对称，中心处最高，离开中 心越远处越低。 (a)为正常型的直方图，它表示生产过程中没有 异常原因。 (b)-(f)为异常型的直方图，它表示生产过程中 有异常原因，致使质量特性的波动不符合随机波动的 规律，应该找出原因，采取措施，消除异常原因的影 响，使生产趋于稳定状态。 质量管理学 常用质量管理工具 8.6 散布图法 概念 散布图(相关图)是通过分析研究两种因 素的数据的关系，来控制影响产品质量的相 关因素的一种有效方法。 相关关系一般可为：原因与结果的关系 ；结果与结果的关系；原因与原因的关系。 质量管理学 8.6 散布图法 用相关图法，可以应用相关系数、回归分析 等进行定量的分析处理，确定各种因素对产品质 量影响程度的大小。如果两个数据之间的相关度 很大，那么可以通过对一个变量的控制来间接控 制另外一个变量。 相关图的分析，可以帮助我们肯定或者是否 定关于两个变量之间可能关系的假设。 近视眼与遗传的关系 食品中水分含量与霉变的关系 产品加工过程中的加工质量与人、机、料、 法、环之间的关系 产品成本与原料、动力、各种费用之间的关 系等 质量管理学 某体育运动俱乐 部，为了研究运动 员的身高与体重之 间是否存在某种关 系，将所有运动员 的身高和体重的测 量数据，作散布图 进行分析。 散布图是研究两个变量之间是否存在着相关 关系的统计工具 质量管理学 身高和体重呈正相关 越高的人越重 质量管理学 常用质量管理工具 8.6 散布图法 两个变量的相关类型 在相关图中，两个要素之间可能具有非常强 烈的正相关，或者弱的正相关。这些都体现了这 两个要素之间不同的因果关系。一般情况下，两 个变量之间的相关类型主要有六种：强正相关、 弱正相关、不相关、强负相关、弱负相关以及非 线性相关，如图所示。 质量管理学 两个变量的六种相关类型 质量管理学 常用质量管理工具 8.6 散布图法 作图步骤 (1)确定研究对象。 (2)收集数据。 (3)画出横坐标x与纵坐标y，添上特性值标度。 (4)根据数据画出坐标点 质量管理学 散 布 图 的 作 法 实例： 硬度是某厂钢产品的质量特性之一 产品加工过程的淬火温度与硬度存在着 非确定的关系， 现利用散布图分析硬度与淬火温度之间 的关系，以确定质量改进点。 质量管理学 n 收集生产相对稳定状态下的淬火温度值30 个, n 并收集与淬火温度相对应的产品硬度30 个。 n 收集的数据应大于30对，否则，太少图 形的相关性不明显，判断不准确. 当